车牌识别系统中车辆身份的独一性
在智能交通应用中，除了提取车辆信息外，停车场车牌号码识别系统，如何便捷地确认车辆身份也格外重要。在众多车辆身份确认方式中，车牌识别技术以其在应用中的表现而获得业界的普遍认可。车牌识别一体机是运用这一技术的典型代表，它具有以下优势：
1、车辆身份的独一性
车牌作为车辆身份的标识，具有独一性，世界上没有任何两辆车使用完全相同的合法车牌。虽然在国外存在两辆车使用相同车牌号码的情况，但车牌颜色各异。
车牌识别系统的选购准则
重视稳定度，随着产品算法与业者的技术提升，整合早就不是重要的话题，停车场车牌号码识别系统软件，现阶段较需要注意的重点反而是"稳定度"。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。
例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，停车场车牌号码识别系统厂家，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，停车场车牌号码识别系统公司，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨、冰雹、浓雾区段等)，与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。
车牌识别系统中人工神经网络技术
人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。
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